JP2020013492A - 情報処理装置、システム、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザの知りたい情報に基づいて適切な回答元を選択して回答する情報処理装置、システム、方法およびプログラムを提供すること。【解決手段】 入力された問い合わせ情報に応じた回答情報を出力する情報処理装置であって、問い合わせ情報に関連する単語と回答情報とを格納する複数のＦＡＱデータベース３９３と、入力された問い合わせ情報を形態素解析して形態素に分割する質問文解析部と、形態素と各ＦＡＱデータベース３９３とに基づくマッチング処理によって、当該データベースを回答情報の抽出対象として採用するか否かを判定する回答元選択部と、形態素と回答元選択部により選択されたＦＡＱデータベースとに基づくマッチング処理によって回答情報を出力する回答部とを含む。【選択図】 図３

Description

本発明は、情報処理装置、システム、方法およびプログラムに関する。

顧客や社内スタッフなどのユーザの質問に対して適切な回答を出力する、いわゆるボットと呼ばれる、自動回答技術が開発されている。

特にユーザから質問される頻度の高いものはＦＡＱ（Frequently Asked Questions）とも呼ばれ、想定される質問に対して画一的に回答することができることから、ボットによる自動回答によって効率的に処理することができる。

例えば特開２０１５−３６９４５号公報（特許文献１）では、ＦＡＱ情報を格納するデータベースを備える質問回答制御プログラムを開示している。特許文献１によれば、自然文で記述された質問への回答の出力を制御し、質問の意図に合致しない回答を回避したり、回答の絞り込みを効率的に処理したりできる。

しかしながら、特許文献１ではＦＡＱデータベースにない質問に対しては適切に回答できず、ユーザにとっての利便性が充分ではなかった。そのため、ユーザの質問に対する回答の精度を向上するさらなる技術が求められていた。

本発明は、上記従来技術における課題に鑑みてなされたものであり、ユーザの知りたい情報に基づいて適切な回答元を選択して回答する情報処理装置、システム、方法およびプログラムを提供することを目的とする。

すなわち、本発明によれば、入力された問い合わせ情報に応じた回答情報を出力する情報処理装置であって、
前記問い合わせ情報に関連する単語を格納する第１のフィールドと、前記回答情報を格納する第２のフィールドとを少なくとも有する複数のデータベースを記憶する記憶手段と、
入力された前記問い合わせ情報を形態素解析して、形態素に分割する解析手段と、
前記形態素と、前記記憶手段に記憶される各データベースの前記第１のフィールドとに基づく第１のマッチング処理によって、当該データベースを回答情報の抽出対象として採用するか否かを判定する判定手段と、
前記形態素と、前記判定手段により採用すると判定されたデータベースの第１のフィールドとに基づく第２のマッチング処理によって、当該第１のフィールドのデータに対応する第２のフィールドのデータを回答情報として出力する出力手段と
を含む、情報処理装置が提供される。

上述したように、本発明によれば、ユーザの知りたい情報に基づいて適切な回答元を選択して回答する情報処理装置、システム、方法およびプログラムが提供される。

本発明の実施形態におけるシステム全体のハードウェアの概略構成を示す図。 本実施形態の情報処理装置に含まれるハードウェア構成を示す図。 本実施形態の情報処理装置に含まれるソフトウェアブロック図。 本実施形態のユーザ情報データベースおよび回答元情報データベースの例を示す図。 本実施形態のＦＡＱデータベースの例を示す図。 本実施形態の情報処理装置が実行する処理を示すフローチャート。 本実施形態において質問の問い合わせをする端末の画面の例を示す図。 本実施形態において質問の問い合わせをする端末の画面の例を示す図。 本実施形態において質問の問い合わせをする端末の画面の例を示す図。 本実施形態において質問の問い合わせをする端末の画面の例を示す図。 本実施形態において回答を評価する画面の例を示す図。 他の実施形態において対話形式で質問を問い合わせる端末の画面の例を示す図。 他の実施形態において対話シナリオを設定する画面の例を示す図。 他の実施形態において対話シナリオに基づいて質問の問い合わせをする端末の画面の例を示す図。

以下、本発明を、実施形態をもって説明するが、本発明は後述する実施形態に限定されるものではない。なお、以下に参照する各図においては、共通する要素について同じ符号を用い、適宜その説明を省略するものとする。

図１は、本発明の実施形態におけるシステム全体のハードウェアの概略構成を示す図である。図１に示すシステム１００は、情報処理装置１１０と、端末１２０とが、インターネットやＬＡＮなどのネットワーク１３０を介して接続された環境を例示している。また、情報処理装置１１０や各種端末１２０から、ネットワーク１３０へ接続する方法は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。

情報処理装置１１０は、例えばサーバ装置のような装置であって、端末１２０から送信されるユーザの質問を受け付け、当該質問に対して回答する処理を実行する。

端末１２０は、例えばパーソナルコンピュータ１２０ａ、スマートホン１２０ｂ、タブレット１２０ｃのような装置であって、質問者たるユーザの操作によって入力される質問を、ネットワーク１３０を介して情報処理装置１１０に送信する。また、端末１２０は、情報処理装置１１０から送信される回答などを表示する画面を備え、ユーザに対して種々の情報を提供する。

次に、情報処理装置１１０のハードウェア構成について説明する。図２は、本実施形態の情報処理装置１１０に含まれるハードウェア構成を示す図である。情報処理装置１１０は、ＣＰＵ２０１と、ＲＡＭ２０２と、ＲＯＭ２０３と、記憶装置２０４と、通信Ｉ／Ｆ２０５とを含んで構成され、各ハードウェアはバスを介して接続されている。

ＣＰＵ２０１は、情報処理装置１１０の動作を制御するプログラムを実行し、所定の処理を行う装置である。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムの実行空間を提供するための揮発性の記憶装置であり、プログラムやデータの格納用、展開用として使用される。ＲＯＭ２０３は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムやファームウェアなどを記憶するための不揮発性の記憶装置である。

記憶装置２０４は、情報処理装置１１０を機能させるＯＳや各種アプリケーション、設定情報、各種データなどを記憶する、読み書き可能な不揮発性の記憶装置である。記憶装置２０４は、例としてＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ＳＳＤ（Solid State Drive）などが挙げられる。通信Ｉ／Ｆ２０５は、情報処理装置１１０とネットワーク１３０とを接続し、ネットワーク１３０を介して、他の装置との通信を可能にする。ネットワーク１３０を介した通信は、有線通信および無線通信のいずれであってもよく、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定の通信プロトコルを使用し、各種データを送受信できる。

以上、本実施形態の情報処理装置１１０に含まれるハードウェア構成について説明した。次に、本実施形態における各ハードウェアによって実行される機能手段について、図３を以て説明する。図３は、本実施形態の情報処理装置１１０に含まれるソフトウェアブロック図である。

本実施形態の情報処理装置１１０は、ユーザ認証部３１０、質問文解析部３２０、回答元選択部３３０、回答部３４０、回答結果学習部３５０、回答結果集計部３６０、有人対応部３７０、記憶部３９０の各機能手段を含む。また、他の好ましい実施形態では、情報処理装置１１０は、対話シナリオ設定部３８０を含んでもよい。以下では各機能手段の詳細を説明する。

ユーザ認証部３１０は、質問をするユーザのログインを認証する手段である。例えばユーザ認証部３１０がユーザを認証することで、ユーザの所属先情報などに基づいて回答することができ、質問に対してより適切な回答を選択することが可能となる。

質問文解析部３２０は、端末１２０から通信Ｉ／Ｆ２０５を介して受信した質問文を解析する手段である。質問文解析部３２０は、ユーザが自然文として入力した質問について、いわゆる形態素解析を行い、質問文の構成する形態素として解析する。質問文解析部３２０は、解析した形態素を回答元選択部３３０に通知する。

回答元選択部３３０は、質問文解析部３２０の解析した形態素に基づいて回答元となるデータベースを選択する。データベースの選択は、形態素と、各データベースに関連付けられたタグなどの情報とを比較するマッチング処理によって、行なうことができる。回答元選択部３３０は、例えば、形態素とデータベースの関連情報タグとが関連する度合いに基づいて、そのデータベースを回答元として選択するか否かを判定する。回答元選択部３３０は、上記のマッチング処理および判定処理を各データベースについて行うことで、回答元となるデータベースを特定する。このようにして関連する語句を含むデータベースを選択することで、ユーザの質問に対して適切な回答をすることができる。

なお、回答元選択部３３０は、ユーザのログインがあった場合には、上記のマッチング処理の結果と併せて、各ユーザの情報に基づくデータベースの選択をしてもよい。これによって、ユーザの個別の情報に基づいてデータベースを選択することができるので、ユーザの意図に合った回答を出力しやすくできる。

回答部３４０は、ユーザの質問に対する回答情報をデータベースから抽出し、作成した回答をユーザに通知することで回答する手段である。回答部３４０は、質問文解析部３２０が出力した形態素に基づいて、回答元選択部３３０が選択したデータベースを検索する。より具体的には、形態素と、データベースに含まれる語句とに基づくマッチング処理を行うことで、回答として出力する回答情報を抽出する。ここで、データベースに含まれる語句は、一例として、回答情報に関連する語句が挙げられる。なお、回答元となるＦＡＱデータベースの形式は、データベースごとに異なっている場合がある。したがって、回答部３４０は、各回答元のデータベースの形式に応じた検索を実行することができる。

回答結果学習部３５０は、回答部３４０がユーザに対して回答した結果を学習データとして各種データベースに反映する手段である。例えば、回答した内容でユーザの質問が解決した場合には、当該質問と回答とを関連付けてデータベースに反映させる。また、ユーザの質問が解決しない場合には、当該質問と回答との関連度合いを下げてデータベースに反映させる。このようにして、質問と回答との関連性を学習することで、それ以降にされる同様の質問に対して適切な回答を得やすくできる。

回答結果集計部３６０は、回答部３４０がユーザに対して回答した結果を集計する手段である。回答結果集計部３６０は、例えば、質問があった回数に基づくランキングを作成したり、ユーザの質問が解決したか否かの評価や、回答に対するユーザの満足度などを集計したりする。回答結果集計部３６０は、集計結果を管理者などに提供することで、利用状況の分析などを行うことができる。これによって、管理者は、集計結果に基づいて、より適切な回答を出力できるように設定することができる。

有人対応部３７０は、ボットによる回答が困難である場合に、有人対応によって質問に回答する手段である。例えば、ユーザの質問に対する回答がいずれの回答元となるＦＡＱデータベースにもない場合や、ボットによる回答によって質問が解決しない場合などには、有人対応部３７０は、オペレータに質問を通知する。そして、通知を受けたオペレータが回答することで、ユーザの質問に対して適切に回答することができる。

なお、上述した一実施形態に係る情報処理装置１１０は、ユーザが質問文を入力することで、質問を受け付ける構成であったが、これ以外の方法によって質問の入力を受け付けてもよい。例えば、他の好ましい実施形態における情報処理装置１１０は、ユーザとボットとがチャットで対話するような形式（以下、対話形式として参照する）で質問を受け付けることができる。この場合、情報処理装置１１０は、対話シナリオ設定部３８０を含んで構成されてもよい。対話シナリオ設定部３８０は、データベースを選択し、質問を受け付けるための対話の内容を設定する手段である。対話シナリオ設定部３８０は、ユーザに提示する選択肢や、選択肢に応じて次の選択肢を提示する設定などをすることができる。

記憶部３９０は、記憶装置２０４を制御し、各種データベースを記憶する手段である。記憶部３９０には、ユーザ情報データベース３９１、回答元情報データベース３９２、ＦＡＱデータベース３９３が含まれる。ここで各データベースについて図４、図５を以て説明する。図４は、本実施形態のユーザ情報データベース３９１および回答元情報データベース３９２の例を示す図であり、図５は、本実施形態のＦＡＱデータベース３９３の例を示す図である。

ユーザ情報データベース３９１は、図４（ａ）に示すように、ユーザを識別するＩＤと、ユーザの所属部署と、ユーザの役職とを格納する各フィールドが関連付けられて、構成されている。ユーザ認証部３１０は、ユーザ情報データベース３９１を参照することで、ログインしたユーザに関する種々の情報を取得できる。また、ユーザ情報を取得することによって、各ユーザの所属部署や役職に対応した回答が可能となる。

回答元情報データベース３９２は、図４（ｂ）に示すように、回答元となるＦＡＱデータベース名と、関連する語句を示すタグ情報とを格納する各フィールドが関連付けられて、構成されている。例えば、営業部門ＦＡＱには、営業部門に所属するユーザによって問い合わせられることが想定されるキーワードである「セール中」、「仕様」などの語句が関連付けられている。なお、回答元情報データベース３９２のタグ情報は、個別に設定されても良いし、後述する各ＦＡＱデータベースのタグとリンクして設定されてもよい。

ＦＡＱデータベース３９３は、図５に示すように、質問に関連するタグと、回答情報とを格納する各フィールドが関連付けられて、構成されている。ＦＡＱデータベース３９３に格納される回答情報は、一例として、問い合わせられる頻度の高い質問（ＦＡＱ）に対する事項とすることができる。例えば、製品の仕様に関して営業部門に問い合わせられることが多い場合には、図５（ａ）に示すように、営業部門ＦＡＱデータベース３９３ａには、各製品の仕様が製品名ごとに関連付けられて格納されている。また、営業部門ＦＡＱデータベース３９３ａには、各製品に関連する語句をタグ情報として対応付けて格納してもよい。

なお、図５（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）についても同様に、各部門に問い合わせられる頻度の高い質問に対する回答情報が、回答元となる部門ごとに関連付けられて格納されている。特に本実施形態では図５（ａ）〜（ｄ）に示すように、記憶部３９０に複数のＦＡＱデータベース３９３を備えることで、回答元選択部３３０は、質問に対して適切な回答元を選択することが可能となる。

なお、図４、図５に示した各種データベースの構成は一例であって、実施形態を限定するものではない。

ここまで、本実施形態の情報処理装置１１０に含まれる機能手段について、図３〜５を以て説明した。図３にて説明したソフトウェアブロックは、ＣＰＵ２０１が本実施形態のプログラムを実行することで、各ハードウェアを機能させることにより、実現される機能手段に相当する。また、各実施形態に示した機能手段は、全部がソフトウェア的に実現されても良いし、その一部または全部を同等の機能を提供するハードウェアとして実装することもできる。

さらに、上述した各機能手段は、必ずしも全てが図３に示すような構成で含まれていなくてもよい。例えば、他の好ましい実施形態では、各機能手段は、情報処理装置１１０と、端末１２０との協働によって実現されてもよい。

次に上述した各種機能手段が実行する処理について説明する。図６は、本実施形態の情報処理装置１１０が実行する処理を示すフローチャートである。情報処理装置１１０は、ステップＳ１０００から処理を開始する。ステップＳ１００１では、端末１２０を操作するユーザのログインがあったか否かによって処理を分岐する。ログインがない場合には（ＮＯ）、ステップＳ１００３に進む。また、ログインがあった場合には（ＹＥＳ）、ステップＳ１００２に進み、ユーザ認証部３１０は、ユーザ情報データベース３９１から当該ユーザに関する種々の情報を取得する。

ステップＳ１００３では、情報処理装置１１０はユーザからの質問を受け付け、質問文解析部３２０は受け付けた質問文について形態素解析を行う。その後、ステップＳ１００４では、回答元選択部３３０は、形態素と各データベースに対応する関連情報タグとに基づくマッチング処理を行い、ボットによる回答が可能であるか否かの判定によって処理を分岐する。

ステップＳ１００４において、ボットによる回答が可能である場合には（ＹＥＳ）、ステップＳ１００５に進む。一方で、ボットによる回答が困難である場合には（ＮＯ）、ステップＳ１０１０に進み、有人対応で回答する。ボットによる回答が困難である場合の例としては、形態素解析ができない程度に質問内容が不明確である場合や、抽出された形態素がいずれのデータベースにも含まれていない場合などが挙げられる。

なお、回答元選択部３３０は、ユーザのログインがされていた場合には、形態素だけでなく、ステップＳ１００２で取得したユーザに関する情報に基づいて、各データベースを回答元として採用するかの判定を行ってもよい。

ステップＳ１００５において回答元選択部３３０は、ステップＳ１００４でのマッチング処理の結果に基づいて、回答元として採用するＦＡＱデータベース３９３を判定し、選択する。ステップＳ１００６では、回答部３４０は、形態素と、回答元として選択されたＦＡＱデータベース３９３の各フィールドとのマッチング処理に基づいて抽出された回答情報を、ユーザに送信する。また、回答部３４０は、質問が解決したか否かをユーザに問い合わせる通知を、回答と併せて送信する。

ステップＳ１００７では、ユーザの質問が解決したか、すなわち、ユーザにとっての所望の回答であったか否かによって処理を分岐する。所望の回答であった場合には（ＹＥＳ）、ステップＳ１０１１に進む。一方で、所望の回答でなかった場合には（ＮＯ）、ステップＳ１００８に進む。

回答元選択部３３０は、ステップＳ１００８において、他の回答元データベースによって回答することが可能であるか否かを判定する。他の回答元データベースでの回答が可能でない場合には（ＮＯ）、ステップＳ１０１０に進み、有人対応で回答する。他の回答元データベースでの回答が可能な場合には（ＹＥＳ）、ステップＳ１００９に進み、ボットでの回答を継続する。他の回答元データベースでの回答が可能な場合の例としては、ステップＳ１００５において回答元として採用されると判定されたＦＡＱデータベースが複数あった場合であって、他のＦＡＱデータベースが選択された場合などである。

ステップＳ１００９では、回答元選択部３３０が、他のＦＡＱデータベースを回答元として選択する。その後、情報処理装置１１０は、ステップＳ１００６に処理を戻す。情報処理装置１１０は、ユーザの質問が解決するか、ボットでの回答が困難であると判定されるまで、上述したステップＳ１００６以降の処理を繰り返す。

回答元選択部３３０は、ステップＳ１００４やＳ１００９において、ボットでの回答が困難であると判定した場合には、有人での対応を選択する。回答元選択部３３０が有人対応を選択した場合には、有人対応部３７０は、ステップＳ１０１０において、質問をオペレータに通知し、当該通知を受けたオペレータが質問に対して回答する。

ステップＳ１０１１では、回答結果学習部３５０が、ユーザに対して回答した結果を学習データとして各種データベースに反映することで、回答結果を学習する。例えば、ボットによってユーザが必要とする回答が得られた場合には、回答結果学習部３５０は、質問の形態素解析結果と、回答内容とを関連付けて各種データベースに記憶する。これによって情報処理装置１１０は回答結果を学習することができ、次回以降の問い合わせに対する回答の精度を向上できる。また、回答結果学習部３５０は、ユーザの所望の回答以外の回答についても学習することができる。これによって、次回以降に同様の質問があった場合には、当該回答を除外して回答することができるようになり、ユーザが所望の回答を得やすくなる。さらに回答結果学習部３５０は、オペレータが回答した結果についても学習することができる。これによって、次回以降に同様の質問があった場合には、ボットによる回答で対応できるようになり、オペレータの負担を軽減できる。

図６で説明した処理によって、ユーザの質問に基づいて適切な回答元を選択して回答することができる。また、質問文に基づいて種々のデータベースから回答元を選択することができるので、ユーザが適切な回答を得やすくなる。さらに、ボットでの対応が困難な場合にのみオペレータによる対応に切り替えることで、オペレータが対応する回数を減らすことができるので、オペレータの負担を軽減することができる。

以下では、図７〜１０を参照して、本実施形態をより具体的な例によって説明する。図７〜１０は、本実施形態において質問の問い合わせをする端末１２０の画面の例を示す図である。なお、以下の説明では図４〜６を適宜参照しつつ説明する。

図７（ａ）は、ユーザが「カラーディスプレイのラインナップで最安のものの価格は？」と質問し（以下、質問Ａとして参照する）、質問Ａに対する回答を表示している画面の例を示している。この例において質問文解析部３２０が質問Ａを形態素解析すると（ステップＳ１００３）、図７（ｂ）に示すように、「カラーディスプレイ」、「ラインナップ」、「最安」、「価格」といった単語が形態素として抽出され、出力される。

回答元選択部３３０は、形態素のマッチング処理によって回答元情報データベース３９２を参照して、ボットでの回答が可能であるか否かを判定する（ステップＳ１００４）。また、ボットでの回答が可能である場合には、各データベースについて回答元として適切であるか否かを判定し、回答元として採用するデータベースを選択する（ステップＳ１００５）。回答元となるデータベースの選択する方法の一例としては、形態素解析によって抽出された形態素が関連情報タグに含まれるか否かによって判定することができる。

図７の例において回答元情報データベース３９２を参照すると、営業部門ＦＡＱデータベースの関連情報タグには、質問Ａから抽出された「ラインナップ」という単語が含まれている。また、経理部門ＦＡＱデータベースには、「価格」、「最安」という単語が含まれ、製品管理部門ＦＡＱデータベースには、「カラーディスプレイ」という単語が含まれている。ここで、経理部門ＦＡＱデータベースの関連情報タグには抽出された形態素が含まれる数が最も多い。したがって回答元選択部３３０は、経理部門ＦＡＱデータベースが質問Ａに対して適切に回答できる可能性が高いものと判定することができるので、経理部門ＦＡＱデータベースを回答元データベースとして選択する（ステップＳ１００５）。

なお、図７に示す例では、関連情報タグを格納するフィールドに含まれる形態素の数を評価することで、回答元となるデータベースを選択しているが、これ以外の方法で評価してもよい。例えば、関連情報タグの語句に重み付けをして評価して選択しても良いし、これまでに回答した回答結果を学習した実績に基づいて評価して選択してもよい。

回答元選択部３３０が回答元データベースを選択すると、回答部３４０は、選択されたデータベースを参照して質問Ａに対する回答を検索する。図７の例では、経理部門ＦＡＱデータベースが選択されていることから、当該データベースの中から回答を検索する。ここでは、「ＤｉｓｐｌａｙＡ」という製品に「最安」というタグが含まれていることから、これを質問Ａに対する回答とすることができる。したがって、回答部３４０は「ＤｉｓｐｌａｙＡが１０万円で最安です。」という回答を作成し、端末１２０に通知する（ステップＳ１００６）。

また、回答部３４０は、回答と併せて「解決しましたか？」といったような通知をし、質問が解決したか否かをユーザに問い合わせてもよい（ステップＳ１００７）。これによって、ユーザの所望の回答であったか否かを判定でき、回答データを登録することで回答内容を学習できる（ステップＳ１０１１）。回答を学習する具体的な例としては、回答結果学習部３５０が、質問文に含まれる語句を回答元情報データベース３９２の関連情報タグに追加することなどが挙げられる。

次に図８の例について説明する。図８は、ユーザがログインした場合であって、ユーザ情報に基づいて回答元となるデータベースを選択する場合の例を示しいている。ユーザのログインがあると（ステップＳ１００１、ＹＥＳ）、ユーザ認証部３１０は、ユーザ情報データベース３９１から当該ユーザの情報を取得する（ステップＳ１００２）。ここでは、営業部の一般社員であるＩＤ０００１というユーザがログインしたものとする。

図８（ａ）は、ＩＤ０００１として識別されるユーザが「カラーディスプレイのラインナップは？」と質問し（以下、質問Ｂとして参照する）、質問Ｂに対する回答を表示している画面の例を示している。この例において質問文解析部３２０が質問Ｂを形態素解析すると（ステップＳ１００３）、図８（ｂ）に示すように、「カラーディスプレイ」、「ラインナップ」といった単語が形態素として抽出され、出力される。

回答元選択部３３０は、ユーザ情報と形態素とに基づいて回答元情報データベース３９２を参照して、ボットでの回答が可能であるか否かを判定し（ステップＳ１００４）、可能である場合には回答元として適切なデータベースを選択する処理を行う（ステップＳ１００５）。回答元となるデータベースの選択は、図７における質問Ａの例と同様に行うことができるが、図８の例では、ユーザ情報を加味して選択することができる。

例えば、営業部門ＦＡＱデータベースの関連情報タグには「ラインナップ」が含まれており、製品管理部門ＦＡＱデータベースの関連情報タグには「カラーディスプレイ」が含まれている。そのため回答元選択部３３０は、これらのＦＡＱデータベースを回答元の候補とすることができるが、ここでユーザ情報を加味すると、ＩＤ０００１のユーザは営業部に属することから、質問Ｂは営業部門に関連する意図の質問である蓋然性が高い。したがって回答元選択部３３０は、営業部門ＦＡＱデータベースを回答元データベースとして選択することで、ユーザの質問の意図に合致した回答情報を出力できるようになる。

以上のようにして、回答元選択部３３０は、営業部門ＦＡＱデータベースを回答元として選択する（ステップＳ１００５）。その後、回答部３４０は、選択されたデータベースを参照して質問Ｂに対する回答情報を検索し、出力する。図８の例では、ラインナップに関して質問されていることから、回答部３４０は、「ＤｉｓｐｌａｙＡと、ＤｉｓｐｌａｙＢと、ＤｉｓｐｌａｙＣがあります。」などといった回答を作成して出力することができる（ステップＳ１００６）。

このようにして、質問文とユーザに関する情報とに基づいて、回答元を選択することで、よりユーザの意図に近い回答をすることができる。また、ユーザ情報には、各ユーザが得られる回答についての制限をすることとしてもよい。例えば、回答元となるＦＡＱデータベース３９３に機密が含まれる場合などには、ユーザの職位によっては開示すべきでない回答が含まれることがある。このような場合には、回答元選択部３３０は、そのＦＡＱデータベースを回答元の候補から除外することができる。このように、ユーザ情報を加味することで、さらに適切に回答元となるＦＡＱデータベース３９３を選択することができる。

次に図９および図１０の例について説明する。図９および図１０は、ユーザが所望の回答を得られなかった場合の画面表示の例を示している。図９（ａ）では、営業利益額を知りたいと考えているユーザが「利益はいくらか？」と質問しているものとする（以下、質問Ｃとして参照する）。

この例において質問文解析部３２０が質問Ｃを形態素解析すると（ステップＳ１００３）、図９（ｂ）に示すように、「利益」といった単語が形態素として抽出され、出力される。回答元選択部３３０は、図７，８の場合と同様に、回答元情報データベース３９２を参照して、ボットでの回答が可能であるか否かを判定し（ステップＳ１００４）、可能である場合には、回答元として適切なデータベースを選択する処理を行う（ステップＳ１００５）。

ここではまず、「利益率」という語句を関連情報タグに含む経理部門ＦＡＱデータベースが選択されたとする。回答部３４０は、経理部門ＦＡＱデータベースを参照して、「利益」に関する回答を作成し、ユーザに通知する。図９（ａ）の例では、回答部３４０が「カラーディスプレイの利益率は１０％です。」と回答した結果が端末１２０に表示される（以下、回答ｃ１として参照する）。しかしながら、回答ｃ１は、営業利益額を知りたいユーザにとっては所望する回答ではない。そこでユーザは図９（ａ）に示す画面に表示される「解決しましたか？」という通知に対して「いいえ」を選択する（ステップＳ１００７、ＮＯ）。

回答元選択部３３０は、ユーザが「いいえ」を選択した旨の通知を受けて、現在選択しているＦＡＱデータベース以外のデータベースによって回答できるか否かを判定する（ステップＳ１００８）。図９の例では、広報部門ＦＡＱデータベースの関連タグにも「純利益」という語句が含まれていることから、広報部門ＦＡＱデータベースによる回答が可能であると判定する（ステップＳ１００８、ＹＥＳ）。そして、回答元選択部３３０は、回答元データベースを広報部門ＦＡＱデータベースに変更する（ステップＳ１００９）。

回答部３４０は、回答元データベースが変更されたことを受けて、広報部門ＦＡＱデータベースを参照して回答を作成し、端末１２０に送信する（ステップＳ１００６）。ここでは、図１０（ａ）に示すように、「２０１８年の純利益は１５％増です。」という回答をしたとする（以下、回答ｃ２として参照する）。

しかしながら、回答ｃ２も、営業利益額を知りたいユーザにとっては所望する回答ではないことから、依然としてユーザの質問は解決していない。したがって、ユーザは再度「解決しましたか？」という通知に対して「いいえ」を選択する（ステップＳ１００７、ＮＯ）。

回答元選択部３３０は、再度現在選択しているＦＡＱデータベース以外のデータベースによって回答できるか否かを判定する（ステップＳ１００８）。図９の例では他に「利益」に関連するＦＡＱデータベースがないことから、回答元選択部３３０は、他のデータベースでの回答ができないと判定する（ステップＳ１００８、ＮＯ）。その結果、回答元選択部３３０は、オペレータによる有人対応に切り替えることとし、有人対応部３７０が質問Ｃや回答ｃ１、ｃ２などをオペレータに通知し、有人対応にて回答する（ステップＳ１０１０）。

図１０（ｂ）は、有人対応に切り替え、オペレータによる対応が表示されている画面の例を示している。図１０（ｂ）に示すように、オペレータは、質問の詳細を聞き出したり、ユーザの質問の意図を問い合わせたりすることで、適切な回答をすることができる。

このようにして、表示された回答がユーザの所望するものではないとされた場合には、回答元となるＦＡＱデータベースを変更したり、オペレータによる対応に切り替えたりすることで、ユーザが所望の回答を得やすくできる。なお、オペレータによる有人対応への切り替えは、上述の例に示したものに限定されない。例えば、ユーザが所望の回答ではないと選択した回数が閾値を超えた場合に、有人対応に切り替えてもよい。また、質問Ｃのように不明確な質問である場合には、回答元選択部３３０は、ボットによる回答が可能でないと判定し（ステップＳ１００４、ＮＯ）、有人対応で回答してもよい（ステップＳ１０１０）。

なお、図７〜１０では、回答結果を学習するために、質問者たるユーザに対して、表示された回答で質問が解決したか否かを選択させているが、図１１（ａ）、（ｂ）に示すような画面を表示してユーザに選択させてもよい。図１１は、本実施形態において回答を評価する画面の例を示す図である。

例えば、図１１（ａ）では、質問に対する回答を表示するとともに、「お役に立ちましたか？」というメッセージを表示する。そして、ユーザが「役に立った」または「役に立たなかった」といういずれかの評価をすることで、回答結果が適切であったか否かを評価することができる。

さらに、別の好ましい実施形態では、例えば図１１（ｂ）に示すように、回答の満足度をユーザに選択させ、評価することとしてもよい。図１１（ｂ）では、一例として回答の満足度をユーザに５段階で評価させている。このように数値によって回答結果を評価することにより、あらかじめ設定された閾値よりも高い評価を得た回答を学習の対象とすることができる。これによって、効率的に回答結果を学習することができ、以降の質問に対する回答の精度を向上することが可能となる。

また、回答結果集計部３６０は、上述のようにして取得した回答結果を集計して、図１１（ｃ）に示すような分析結果として出力することができる。分析結果の例としては、図１１（ｃ）に示すように、回答システムの利用回数、ユーザによる評価の内訳、質問された回数のランキング、質問のカテゴリ別の満足度などが挙げられるが、これらに限定するものではない。

管理者やオペレータは、分析結果を見ることで、ユーザが適切な回答を得られるように設定することが可能となる。例えば、質問された回数のランキングにおいて、質問された回数が多いが回答結果の満足度が低い項目がある場合には、関連情報タグや、回答元となるＦＡＱデータベースを変更することで、ユーザの満足する回答を提示することができるようになる。

ここまで、図７〜１１を参照して具体的な例を示しつつ、本実施形態を説明した。上述した例では、ユーザの自然文入力による質問に対して回答元を選択する場合を示したが、これは一実施形態であって、情報処理装置１１０は、他の形式で質問を受け付けてもよい。自然文入力以外の方法で質問を受け付ける形式の一例としては、ユーザとボットとがチャットで対話するような対話形式で質問を受け付けてもよい。図１２は、他の実施形態において対話形式で質問を問い合わせる端末１２０の画面の例を示す図である。なお図１２では、ユーザは「ＤｉｓｐｌａｙＡの納期を知りたい」と考えているものとする。

図１２に示す対話形式の例では、自然文による質問ではなく、回答元選択部３３０が示す選択肢の中からユーザが知りたい情報を選択することで、回答元となるデータベースを特定するものである。例えば、図１２（ａ）に示すように、回答元選択部３３０は、「何について知りたいですか？」と端末１２０に通知し、ユーザに対して「１．ディスプレイ」、「２．カメラ」、「３．その他」などといった選択肢を提示する。そして、ユーザは、提示された選択肢の中から知りたい情報を選択する。ここで、ユーザが行う選択肢の選択は、「ディスプレイ」と入力することで行っても良いし、「ディスプレイ」に対応する番号である「１」と入力することで行ってもよい。また、ユーザは、画面に表示された選択肢をタップしたり、マウスでクリックしたりすることで、入力してもよい。

ユーザが「ディスプレイ」を選択した旨の通知を受けた回答元選択部３３０は、さらに「ディスプレイ」に関する選択肢を提示し、ユーザに選択を促す。図１２（ａ）の例では、「ディスプレイについてどんなことが知りたいですか？」と表示した上で、「１．価格」、「２．仕様」などの選択肢を提示する。ここで、各選択肢は種々のＦＡＱデータベースと関連付けておくことで、回答元選択部３３０が回答元となるデータベースを特定しやすくできる。例えば、「価格」の選択肢は、経理部門ＦＡＱデータベースと関連付けておき、「仕様」の選択肢は、営業部門ＦＡＱデータベースと関連付けておく。これによって、ユーザが選択した選択肢に基づいて、回答元選択部３３０は、回答元となるＦＡＱデータベースを適切に選択することができる。

図１２（ａ）に示す例では、提示された選択肢にはユーザが知りたいと考える「納期」に関連するものがない。そこでユーザは、図１２（ｂ）に示すように、「その他」の選択肢を入力する。その結果として、「その他」の選択肢が、いずれのＦＡＱデータベースとも関連付けられていない場合には、回答元選択部３３０は、ユーザの質問に対しては、ボットで回答するよりも有人対応のほうが適切であると判定し、オペレータ対応に切り替える。そして、有人対応を担当するオペレータが、ユーザの質問を受け付け、回答することで、ユーザは所望の回答を得ることができる。また、対話形式の途中で自然文の入力を受け付けてもよい。

このように、対話形式によって質問を受け付ける場合であっても、適切に回答元を選択することができる。したがって、ユーザは適切な回答を得やすくなり、また、オペレータの負担を軽減できる。

また、図１２に示した対話形式のように、ユーザに選択肢を提示し、ユーザが選択肢の中から知りたい情報を選択することで回答を得るような場合には、選択肢の分岐を繰り返して質問事項を特定する必要がある。そこで、他の好ましい実施形態の情報処理装置１１０は、対話シナリオ設定部３８０を含んで構成される。選択肢と回答とを関連付けた対話のシナリオ（以下、対話シナリオとして参照する）を設定することで、回答元となるデータベースを特定しやすくする。図１３は、他の実施形態において対話シナリオを設定する画面の例を示す図である。

対話シナリオ設定部３８０は、一例として、管理者等に対して図１３に示すような画面を表示する。管理者等は当該画面を操作することによって、ボットとユーザのチャット開始時のあいさつ文や質問の絞り込みの選択肢を提示するように設定する。

図１３の例では、まず「どのようにお調べしますか」という文章とともに、「すべての内容から調べる」、「カテゴリを絞って調べる」、「よくある質問を見る」などのような選択肢をユーザに表示する。そして、ユーザが選択した選択肢に関連する項目を、さらにユーザに選択するような表示を設定する。例えば、ユーザが「カテゴリを絞って調べる」を選択した場合には、カテゴリを選択肢として提示し、さらにユーザに選択させる。また、ユーザが「よくある質問を見る」を選択した場合には、問い合わせられた回数の多い質問事項をユーザに提示して、さらにユーザに選択させる。

このようにして、ユーザが選択した選択肢に応じて、さらに次の選択肢を提示し、これを繰り返すことで、ユーザは必要な回答を得ることが容易になる。また、選択肢を提示するだけでは必要な回答が得られない場合には、自然文入力に切り替えたり、オペレータによる回答に切り替えたりしてもよい。これによって、ユーザは所望する回答を得やすくできる。図１４は、他の実施形態において対話シナリオに基づいて質問の問い合わせをする端末１２０の画面の例を示す図である。

図１３のように対話シナリオが設定された場合には、まず、図１４（ａ）に示すような画面が表示される。ここで、ユーザが「カテゴリを絞って調べる」を選択した場合には、図１４（ｂ）のような、カテゴリを選択する画面が表示される。そして、ユーザが知りたい情報に関連する選択肢を選択することで、回答元となるＦＡＱデータベースを絞ることができ、これを繰り返すことによって、ユーザの知りたい情報を特定する。

また、図１４（ａ）の画面においてユーザが「よくある質問を見る」を選択した場合には、図１４（ｃ）のような、問い合わせられた回数の多い質問事項を表示する。これによってユーザは、直接的に知りたい情報を問い合わせることができる。

なお、さらに好ましい実施形態では、上述した対話形式と自然文入力とを組み合わせて質問の入力を受け付けてもよい。

以上、説明した本発明の実施形態によれば、ユーザの知りたい情報に基づいて適切な回答元を選択して回答する情報処理装置、システム、方法およびプログラムを提供することができる。

上述した本発明の実施形態の各機能は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）等で記述された装置実行可能なプログラムにより実現でき、本実施形態のプログラムは、ハードディスク装置、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、フレキシブルディスク、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ等の装置可読な記録媒体に格納して頒布することができ、また他装置が可能な形式でネットワークを介して伝送することができる。

以上、本発明について実施形態をもって説明してきたが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、当業者が推考しうる実施態様の範囲内において、本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。

１００…システム、１１０…情報処理装置、１２０…端末、１２０ａ：パーソナルコンピュータ、１２０ｂ：スマートホン、１２０ｃ：タブレット、１３０…ネットワーク、２０１…ＣＰＵ、２０２…ＲＡＭ、２０３…ＲＯＭ、２０４…記憶装置、２０５…通信Ｉ／Ｆ、３１０…ユーザ認証部、３２０…質問文解析部、３３０…回答元選択部、３４０…回答部、３５０…回答結果学習部、３６０…回答結果集計部、３７０…有人対応部、３８０…対話シナリオ設定部、３９０…記憶部、３９１…ユーザ情報データベース、３９２…回答元情報データベース、３９３…ＦＡＱデータベース

特開２０１５−３６９４５号公報

Claims (10)

1. 入力された問い合わせ情報に応じた回答情報を出力する情報処理装置であって、
   前記問い合わせ情報に関連する単語を格納する第１のフィールドと、前記回答情報を格納する第２のフィールドとを少なくとも有する複数のデータベースを記憶する記憶手段と、
   入力された前記問い合わせ情報を形態素解析して、形態素に分割する解析手段と、
   前記形態素と、前記記憶手段に記憶される各データベースの前記第１のフィールドとに基づく第１のマッチング処理によって、当該データベースを回答情報の抽出対象として採用するか否かを判定する判定手段と、
   前記形態素と、前記判定手段により採用すると判定されたデータベースの第１のフィールドとに基づく第２のマッチング処理によって、当該第１のフィールドのデータに対応する第２のフィールドのデータを回答情報として出力する出力手段と
   を含む、情報処理装置。
2. 前記問い合わせ情報を提供するユーザを認証する認証手段をさらに含み、
   前記判定手段は、前記ユーザに関する情報に基づく前記第１のマッチング処理を行うことを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記出力手段は、前記回答情報と併せて、当該回答情報が所望のものであったか否かの選択肢を提示し、
   前記選択肢のうち所望のものではないと選択された場合には、前記判定手段は、前記第１のマッチング処理を再度実行し、他のデータベースを採用することを特徴とする、請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記選択肢のうち所望のものではないと選択された場合に、オペレータによる対応に切り替える手段をさらに含む、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記問い合わせ情報は、対話形式によって入力されることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記選択肢の選択結果に基づいて、前記問い合わせ情報および前記回答情報の内容を学習する学習手段をさらに含み、
   前記判定手段は、前記学習した内容に基づく前記第１のマッチング処理を行うことを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置と、端末とを含むシステム。
8. 前記端末は、前記選択肢の選択結果に基づいて、前記問い合わせ情報および前記回答情報の内容を学習する学習手段を含み、
   前記判定手段は、前記学習した内容に基づく前記第１のマッチング処理を行うことを特徴とする、請求項７に記載の情報処理装置。
9. 問い合わせ情報に関連する単語を格納する第１のフィールドと、回答情報を格納する第２のフィールドとを少なくとも有する複数のデータベースを有する
   情報処理装置が実行する方法であって、
   入力された前記問い合わせ情報を形態素解析して、形態素に分割するステップと、
   前記形態素と、前記記憶手段に記憶される各データベースの前記第１のフィールドとに基づく第１のマッチング処理によって、当該データベースを回答情報の抽出対象として採用するか否かを判定するステップと、
   前記形態素と、前記判定手段により採用すると判定されたデータベースの第１のフィールドとに基づく第２のマッチング処理によって、当該第１のフィールドのデータに対応する第２のフィールドのデータを回答情報として出力するステップと
   を含む、方法。
10. 入力された問い合わせ情報に応じた回答情報を出力する情報処理装置が実行するプログラムであって、前記情報処理装置を
    前記問い合わせ情報に関連する単語を格納する第１のフィールドと、前記回答情報を格納する第２のフィールドとを少なくとも有する複数のデータベースを記憶する記憶手段、
    入力された前記問い合わせ情報を形態素解析して、形態素に分割する解析手段、
    前記形態素と、前記記憶手段に記憶される各データベースの前記第１のフィールドとに基づく第１のマッチング処理によって、当該データベースを回答情報の抽出対象として採用するか否かを判定する判定手段、
    前記形態素と、前記判定手段により採用すると判定されたデータベースの第１のフィールドとに基づく第２のマッチング処理によって、当該第１のフィールドのデータに対応する第２のフィールドのデータを回答情報として出力する出力手段
    として機能させる、プログラム。